Afya AI

Jinsi Shaip Inavyosaidia Timu Kuunda Ufumbuzi wa AI ya Huduma ya Afya

Usitarajie kutibiwa na daktari wa roboti wakati mwingine utakapotembelea ofisi ya daktari. Kompyuta na algorithms zinaweza kutuambia nini cha kuangalia, nini cha kununua, na ni nani wa kuongeza kwenye mitandao yetu ya kijamii, lakini utafiti unaonyesha kuwa AI ya utunzaji wa afya si kuchukua nafasi ya binadamu walezi wakati wowote hivi karibuni.

Inaweza, hata hivyo, kusaidia kuchukua nafasi ya makaratasi ya kutatanisha, nyakati za kusubiri zilizoongezwa, utambuzi sahihi, na vitu vingine visivyofaa vya uzoefu wa utunzaji wa afya na mazuri zaidi. AI inaweza pia kusaidia waganga wa kibinadamu kuongeza mazoea yao kutibu wagonjwa zaidi na kuwapa uwezo wa kutoa huduma ya kibinafsi zaidi, inayofaa kwa mgonjwa mmoja mmoja.

Ndio, hata mnamo 2021, mazungumzo juu ya AI na kiotomatiki katika huduma ya afya huwa na kuzingatia uwezo, ahadi, na uwezekano. Baada ya yote, fursa nyingi za matumizi yanayotumiwa na AI katika nafasi bado ziko mbele - haswa kwa sababu vizuizi vikuu bado lazima vishindwe ili kuondoa njia ya kupitishwa kwa nafasi katika nafasi. Mpaka hapo itakapotokea, teknolojia hii ya mabadiliko itaendelea kujadiliwa kwa suala la nini inaweza kuwa (badala ya kile kilicho).

Katika Shaip, tunataka kubadilisha mazungumzo kwa kuzisaidia timu za maendeleo za AI kushinda vizuizi hivi. Tunapenda kuzungumza juu nini Ilikuwaure inaweza kushikilia kwa AI ya huduma ya afya, lakini tunapenda kuunda siku zijazo zaidi. Kabla ya kuingia katika jinsi tunavyofanya hivyo, wacha tuchukue muda kuzingatia wakati wa sasa.

AI haijaweka tu kubadilisha huduma ya afya milele; tayari ina. Ingawa bado ni mpya, teknolojia imepenya karibu kila nyanja ya mfumo wa kisasa wa huduma ya afya:

  • Katika mipangilio ya kliniki, waganga wanatumia zana za upigaji picha zilizosaidiwa na AI zilizo na uwezo wa hali ya juu wa utambuzi wa uchunguzi wa matokeo ya skan za CT, MRIs, na aina zingine za uchambuzi wa kuona, unawawezesha kugundua haraka na kwa usahihi magonjwa na kugundua jeraha.
  • Darasani, zana za kujifunzia mashine zinawasaidia wanafunzi kukusanya ufahamu zaidi juu ya mwili wa mwanadamu kuliko hapo awali na kuwapa nguvu jenga suluhisho mpya na matumizi ya ulimwengu wa kweli.
  • Katika maabara, watafiti wanaunganisha programu za kisasa za kurejelea fomula mpya za dawa na dawa ambazo tayari zinajulikana kuwa salama. Wanaweza kisha kuiga na kupunguza juu ya hizi kukuza makata na chanjo kwa wakati wa rekodi.
  • Watawala na watendaji wanatumia matumizi ya AI kuunda uzoefu mzuri zaidi, mzuri wa wagonjwa ambao wakati huo huo huendesha mapato kwa watoa huduma na kuhakikisha utunzaji wa hali ya juu kwa wagonjwa. Orodha inaendelea na kuendelea.

Kwa sababu unasoma hii, labda tayari unatambua athari za AI kwenye huduma yetu ya afya mfumo umekuwa mkubwa - na utazidi kuwa mkubwa. Kwa kuzingatia wahusika anuwai anuwai ambayo inajumuisha sekta hiyo, idadi ya changamoto ambazo suluhisho za AI zinaweza kushughulikia zinaonekana hazina mwisho.

Shaip iko hapa kusaidia kuleta suluhisho hizi kwa maisha. Huduma zetu zinawezesha wafanyabiashara na wajasiriamali kujenga teknolojia za mabadiliko ya huduma za afya za AI ambazo zinaweza kutatua shida za ulimwengu wa kweli kwa kuondoa vizuizi vikubwa katika njia yao. Na kwa timu zinazofanya kazi katika nafasi ya huduma ya afya, kuna mengi ya hayo.

Vizuizi vya barabarani na Bendera Nyekundu

Wakati ahadi ya AI katika huduma ya afya haijawahi kuwa kubwa zaidi, kuunganisha teknolojia katika mfumo wa huduma ya afya ya monolithic itakuwa mchakato uliojazwa na vizuizi. Labda hakuna muhimu zaidi kuliko vizuizi vya kisheria ambavyo vinatofautisha dawa kutoka kwa tasnia zingine ambazo kupitishwa kumetokea haraka.

Vizuizi vya barabarani Na Bendera Nyekundu

Imekuwa karibu karne ya nne tangu Bunge lilipitisha Sheria ya Uhamasishaji wa Bima ya Afya na Uwajibikaji (HIPAA), lakini sheria hiyo hiyo bado inasimamia jinsi watoa huduma wanavyoshughulikia data ya mgonjwa mnamo 2021. Kwa bahati mbaya, inazidi kutoa maswali mengi kuliko majibu ya madaktari, wagonjwa wajasiriamali wanaotafuta kujenga teknolojia mpya za matibabu. Kwa kuongezea, mamlaka ya HIPAA sasa inakusanyika na kanuni za hivi karibuni juu ya habari inayotambulika ya kibinafsi (PII) kama Sheria ya Ulinzi wa Takwimu ya Jumuiya ya Ulaya (GDPR), Sheria ya Ulinzi ya Takwimu ya kibinafsi ya Singapore (PDPA), na Sheria ya Faragha ya Watumiaji ya California (CCPA) ambayo inawakilisha sheria ya kwanza kamili inayoongoza utumiaji wa data hapa Merika.

Kuongezeka kwa mahitaji ya telehealth ambayo iliambatana na janga la COVID-19 ina tu iliongeza maumivu ya kichwa zaidi ya udhibiti. Kwa mwanzo, wagonjwa wengi hupokea matibabu ya kijijini kupitia majukwaa ambayo hayafikii viwango vya HIPAA, ambayo inaweza kuwaacha katika hatari ya vitisho vya faragha. Hata majukwaa ambayo yanatii yana hatari, kwani wangeweza kufunua habari nyeti ya mgonjwa for faida. Ukuaji wa mahitaji ya utunzaji halisi umesababisha huduma nyingi za dijiti ambazo ziko nje ya wigo wa asili wa HIPAA, na imelazimisha kampuni kubwa za teknolojia Facebook, Alfabeti, Amazon, na Microsoft mradi katika ya soko, kuleta uvumbuzi mpya pamoja na hitaji la uangalizi wa ziada.

Kwa wasanifu, kutekeleza kufuata katika mfumo huu mgumu wa mamlaka kunazidi kuwa ngumu, kwani data inatumiwa kwa njia mpya na idadi kubwa ya watendaji. Vivyo hivyo, kwa timu zinazotarajia kujenga na kupeleka teknolojia zinazoendeshwa na AI katika nafasi ya utunzaji wa afya, kuhakikisha kuwa zana hizi zinafikia viwango vilivyopo zinahitaji utaalam wa udhibiti ambao ni ngumu kupata.

Pia ni ngumu kupata? Takwimu za hali ya juu za matibabu. Udhibiti unaweza kuweka teknolojia mpya kutoka kufikia kupitishwa kwa watu wengi, lakini bila data ya hali ya juu, zana zinazotumia AI hazitaweza kupita kwenye hatua ya maendeleo.

hivi karibuni kujifunza iliyochapishwa katika Jarida la Jumuiya ya Matibabu ya Amerika iligundua kuwa usambazaji wa kijiografia wa wagonjwa ambao data yao hutumiwa kufundisha algorithms ya ujifunzaji wa mashine ni mdogo tu kwa majimbo machache, haswa California, New York, na Massachusetts. Kwa kuzingatia sifa za kiuchumi, kijamii, kitabia na zingine ambazo wagonjwa hawa wanaweza kushirikiana lakini sio nchi nzima, algorithms zilizofunzwa kwenye data hii zinaweza kufanya vibaya. Shida hii inaweza kutatuliwa na seti tofauti zaidi za data, lakini tena, data ni ngumu kupata. Baada ya kupatikana, ni ngumu pia kupanga, ambayo ni hatua nyingine muhimu kwa watengenezaji wa teknolojia za ujifunzaji wa mashine.

Kampuni nyingi hufanya uwekezaji mkubwa kupata au kuunda data ya algorithms zao na kisha kutumia hata zaidi kulipa wafafanuzi ili kuipatia lebo. Kama ilivyo na seti za data zenye homogenous, data ambazo hazijaandikwa lebo nzuri na zimefunzwa zitafundisha programu za AI kutoa matokeo ya upendeleo na yasiyo sahihi, na kusababisha shida ambazo haziwezi kurekebishwa kwa urahisi. Kwa bahati mbaya, shida hizi zitaendelea kuwa kawaida kwa timu zinazofanya kazi kwenye teknolojia ya AI ya huduma ya afya. Utafiti kutoka kwa Gartner unaonyesha kuwa hadi 85% of Miradi ya AI itatoa matokeo mabaya kama matokeo ya upendeleo wa usimamizi wa data kupitia 2022.

Tena, kuna changamoto zingine nyingi za kuunda programu za AI za huduma za afya, zinazojulikana na zisizojulikana. Kama watengenezaji zaidi wanaingia kwenye nafasi na watoa huduma zaidi wanakabiliwa na maamuzi juu ya ikiwa wataongeza suluhisho zinazotumiwa na AI kwa mikakati yao ya kutibu wagonjwa, changamoto hizi zinakua kubwa. Wakati vizuizi haviepukiki unapojaribu kujenga zana muhimu, za mabadiliko kwa kutumia teknolojia mpya, Shaip husaidia timu kushinda vizuizi vingi kubwa ambavyo watengenezaji katika nafasi wanakabiliwa sasa.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Jinsi Shaip Powers Utunzaji wa Afya AI Maendeleo

Shaip inatoa suti ya suluhisho iliyoundwa mahsusi kwa timu zinazofanya kazi kwa matumizi ya huduma ya afya AI. Pamoja, zinaweza kukusaidia kutambua kurudi muhimu na anuwai kwenye uwekezaji wako na kujenga bidhaa zenye kutisha ambazo hufanya athari ya kudumu kwenye tasnia.

Ukusanyaji wa Takwimu uliosimamiwa kikamilifu

Ili kujenga programu ambazo zinaweza kuwa muhimu kwa mashirika ya utunzaji wa afya, timu lazima ziunda suluhisho ambazo kila wakati hutoa matokeo sahihi, yasiyopendelea. Kwa kweli, unaweza kusikia juu ya teknolojia za AI kugundua na kugundua magonjwa kwa usahihi, lakini hii kawaida hufanyika katika hali ambazo vikwazo vya bandia hutumiwa kudhibiti mapungufu ya mafunzo, kama ukosefu wa data inayofaa, bora. Ikiwa unatarajia kukuza bidhaa inayofanikisha kupitishwa kwa watu wengi katika mipangilio halisi ya kliniki, lazima iweze kutoa matokeo bora chini ya hali anuwai ya viwango vya juu. Kwa maneno mengine, utahitaji data nyingi za kiwango cha ulimwengu, za kuaminika ili kufundisha algorithms yako.

Huduma za ukusanyaji wa data zinazodhibitiwa na Shaip zinahakikisha kuwa una data unayohitaji wakati unayoihitaji. Pamoja na programu yetu ya rununu ya wamiliki, jukwaa lenye hakimiliki la wavuti, na timu za miradi ya ndani ya nyumba, tunaweza kupata data kutoka karibu mchanganyiko wowote wa vikundi vya umri, idadi ya watu, na asili ya elimu. Mchakato wetu wa ukusanyaji wa wanadamu-katika-kitanzi unajumuisha wataalam wa mada kutoka kwa uwanja wa utunzaji wa afya ili kuhakikisha kuwa data unayopokea inakidhi viwango vya juu zaidi vya ubora na uaminifu. Mbali na kutambua, kuweka maelezo mafupi, na kutafuta data, pia tunashughulikia utakaso na utayarishaji wa data, ikiruhusu timu yako kuzingatia shughuli zingine zenye athari kubwa.

Fomati za Takwimu nyingi

Tunaweza kutoa seti ya data anuwai ambayo inajumuisha picha, video, sauti, na maandishi ili kuwezesha anuwai ya mifano ya AI.

  • Nakala:

    Shaip ina mamia ya wataalamu wenye uzoefu wanaopatikana kufanya dokezo la data kwa karibu aina yoyote ya data ya maandishi, kutoka kwa maelezo ya daktari hadi madai ya bima, kukupa uwezo wa kufunua maarifa ambayo ingeweza kubaki yamefichwa katika seti za data ambazo hazijaundwa. Kwa kuongezea, jukwaa letu la wingu linalofaa, linalowezekana linakuwezesha kupanga maelezo kwa kesi maalum za utumiaji na kupata ufahamu maalum wa kikoa ili kufahamisha maendeleo ya teknolojia.

  • Audio:

    Shaip ina rekodi ya kuthibitishwa ya kujenga na kuboresha AI ya mazungumzo ya kazi, mazungumzo, na bots-sauti. Shukrani kwa mtandao wetu wa ulimwengu wa wanaisimu waliohitimu na timu inayoweza kukusanya na kufafanua idadi ya data ya sauti - pamoja na mazungumzo yasiyokuwa ya maandishi kati ya madaktari na wagonjwa, matamshi na maneno ya kuamka, wataalam wa dini, na aina zingine za hotuba - tunaweza kukusaidia kufundisha usemi -imewashwa kwa haraka na kwa ufanisi.

  • Image:

    Seti zetu za data za mafunzo ya picha zinachambuliwa kwa kutumia mchanganyiko wa michakato sahihi ya mwongozo wa upasuaji na teknolojia ya hali ya juu ya programu zinazotegemea uwezo wa kisasa wa kuona-kompyuta na uwezo wa utambuzi wa muundo. Na hatutoi tu data; tunaweza pia kukusaidia kukuza algorithms za kiwango cha juu cha kujifunza mashine kwa suluhisho za nguvu ambazo zinaweza kutambua nyuso za wanadamu, chakula, hati, picha za maabara ya matibabu, picha za kijiografia, na habari zingine za kuona.

  • Video:

    Watu wetu, uzoefu, na teknolojia huruhusu kutimiza karibu mahitaji yoyote ya ufafanuzi wa video. Tunachofanya vizuri ni ufuatiliaji wa vitu: Annotating video frame by fremu kufundisha kompyuta kutambua vitu maalum kupitia ujifunzaji wa mashine Ikiwa unaunda vifaa vya roboti vinavyowezeshwa na AI kusaidia waganga katika mipangilio ya kliniki au programu zinazoongeza mwingiliano kati ya wagonjwa na wauguzi wakati wa uteuzi wa telehealth, tunaweza kusaidia.

Uhakikisho wa Utekelezaji

Uhakika wa Utekelezaji Kulinda habari ya mgonjwa ni muhimu kwa kukuza matumizi bora ya huduma ya afya ya AI. Walakini, kukusanya kiasi cha kutosha cha data kunachukua muda, na kuondoa habari hiyo inachukua hata zaidi. Wakati lengo lako ni kujenga, kujaribu, na kupeleka teknolojia mpya, wakati umepungukiwa.

Shaip inatoa data yenye leseni ya huduma ya afya kupunguza mzigo huu kwa timu zinazoendeleza mifano ya AI ambayo inachambua rekodi za matibabu za wagonjwa, picha kutoka kwa skani za CT, X-ray (na uchunguzi mwingine wa kuona), rekodi za daktari, na kadhaa ya aina zingine za data. Ukiwa na API za Shaip, unapata ufikiaji wa mahitaji ya maktaba hii inayokua ya rekodi zilizotambuliwa na data ya hali ya kiafya iliyo na ubora (pamoja na seti za data zaidi ya milioni 10 zilizopatikana kutoka zaidi ya maeneo 60 tofauti ulimwenguni) ambazo zinakutana na HIPAA zote na Bandari Salama. viwango (pamoja na upatanisho wa vitambulisho vyote 18 vilivyowekwa kwenye miongozo hii). Kwa timu ambazo zinahitaji huduma kamili zaidi, tunaweza kuongeza utambulisho wa data katika mamlaka nyingi za udhibiti.

Kama kiongozi wa tasnia katika utambuzi wa data, utaftaji wa data, na kutokujulikana kwa data, faragha ya mgonjwa ni msingi wa suluhisho zetu. Tunatoa vyeti vya wataalam na ukaguzi wa ubora wa kitambulisho na kufuata kanuni kamili za maelezo ya afya ya kibinafsi (PHI) kwa kufuata viwango vya Bandari Salama. Vivyo hivyo, jukwaa la ShaipCloud hukuruhusu kufikia data yako katika mazingira salama, ikipunguza zaidi hatari ya kutotii.

Tusonge Mbele Pamoja

Katika Shaip, tunaelewa uwezo mkubwa wa AI wa kuboresha karibu kila nyanja ya mfumo uliopo wa huduma ya afya, na tunafurahi kutoa utaalam wetu kwa mashirika yanayofanya kazi ili kufungua uwezo huo. Tunafahamiana sana na changamoto za kipekee ambazo mashirika haya hukabili, na huduma zetu zote zimebuniwa na changamoto hizi akilini.

Ikiwa wewe ni sehemu ya timu inayofanya kazi suluhisho za huduma ya afya zinazotumiwa na AI na teknolojia za kujifunza mashine, tunapenda kukusaidia kusogeza mbele mpango wako. Uzoefu wetu unazunguka mzunguko mzima wa maisha ya maendeleo ya AI, na tumefanya kazi kwenye miradi ya karibu kila wigo - bado hatujakutana na moja ambayo ilikuwa kubwa sana au ndogo sana. Ikiwa unahitaji habari zaidi, wasiliana na leo.

Kushiriki kwa Jamii